如何在不同的应用程序中从LabelEncoder（）导出和使用classes_？

Question

在我的项目的预处理步骤中，我经常使用LabelEncoder()将状态（例如＆＃39; California＆＃39;）转换为漂亮的值来训练我的模型。我在 jupyter notebooks 中进行了大量的开发，最终我挑选了我的模型，以便在专门编写的API和Web应用程序后面的单独应用程序中使用。模型很复杂，培训和预处理需要几个小时。

然而，我想使用相同的classes_我编码和训练模型，但随后在我的API内部。当我启动服务器只是为了访问classes_时，再次训练模型是不明智的。

更重要的是，我希望在我的小型网络应用中显示的表单中实际提供classes_选项。我可以简单地用pickle存储这些或者作为普通的json然后在API中读取它们，并使用它们来填充我的表单中的选项，但是应该有一些不那么粗糙的东西，我认为它可能是性能瓶颈或潜在资源猪。这是一个很好的方法吗？

tl;博士：

• 我想挑选我在jupyter笔记本中从classes_得到的LabelEncoder()来处理我在API上收到的内容。这是一个很好/快速的方法吗？
• 我还想挑选classes_从LabelEncoder()获取用于生成表单（在单独的应用程序上），其中这些表格需要显示为选项。它们将由python（flask）应用程序使用。